本发明属于属于分布式光储聚合调峰技术，具体涉及一种基于K‑means++算法的光储聚合调峰方法，首先对于影响分布式光储调峰的聚合特征量进行提取与分析，针对不同特征量的优先级，将聚合过程分为分区、分层两步，利用K‑means++算法得到具有相似特征量的光储聚合群体及其对应的聚合模型。在综合考虑电力系统调峰成本与波动成本的同时，利用光储聚合群建立电力系统的调峰模型。兼顾调度经济性与光储波动性，将光储集群的调度结果下发至分布式光储系统个体。该方法搭建分布式光储聚合调峰模型，将大量分布式光储通过相似调峰特征量完成聚合，减小变量维数和求解难度，使其更易于参与电力系统的调峰优化。